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半监督异常检测及可靠解释的 SADDE 方法
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内容提要
本研究提出SADDE框架，旨在解决标注样本稀缺下异常检测的模式识别和解释性不足问题。该框架通过创新的解释方法提升可解释性，并为未标记样本生成高可信度的伪标签，从而显著提高检测性能。实验结果表明，SADDE在网络异常检测任务中表现优异。
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关键要点
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本研究提出SADDE框架，解决标注样本稀缺下异常检测的模式识别和解释性不足问题。
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SADDE框架通过创新的解释方法提升可解释性。
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框架为未标记样本生成高可信度的伪标签，显著提高检测性能。
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实验结果表明，SADDE在两个网络异常检测任务中表现优异，能够实现准确的检测结果和可靠的解释。
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